FlexRAG

FlexRAG是什么

FlexRAG 是一种创新的检索增强生成（RAG）框架，旨在解决传统 RAG 系统在处理长上下文时存在的计算成本高和生成质量受限的问题。该框架通过将检索到的上下文信息压缩为紧凑的嵌入表示，有效降低计算负担。其核心组件包括压缩编码器和选择性压缩机制：前者负责将长文本转换为固定长度的嵌入向量，后者则根据信息的重要性进行选择性保留，以优化生成效果。FlexRAG 支持灵活的压缩比例和多模态数据处理能力。

FlexRAG的主要功能

• 多模态RAG: FlexRAG 支持多模态数据处理，拓展了其在不同应用场景中的适用性。
• 多数据类型支持: 可处理文本（如 CSV、JSONL）、图像、文档及网页等多种格式的数据。
• 统一配置管理: 基于 Python 的 dataclass 和 hydra-core 实现统一配置管理，提升 RAG 流程的可配置性。
• 上下文压缩: 利用压缩编码器将长文本转化为紧凑嵌入，提高模型处理效率。
• 多种检索器支持: 包括稀疏检索器、密集检索器、网络检索器及多模态检索器，适应多样化的数据需求。
• 提示微调: 通过学习软提示（soft-prompt），优化模型在特定任务上的表现。

FlexRAG的技术原理

• 压缩编码器
  • 信息提取与数据压缩: 负责将长文本转化为固定长度的嵌入表示，提升计算效率。
  • 实现机制: 通过训练策略识别关键信息，确保压缩过程中保留重要特征。
• 选择性压缩机制
  • 重要性评估与动态调整: 根据任务需求对信息进行优先级排序，提高生成准确性。
  • 压缩比分配: 按照信息重要性分组并分配不同的压缩比例，实现灵活性。
• 双阶段训练工作流
  • 预训练与微调: 预训练阶段建立语言理解基础，微调阶段优化模型在具体任务上的表现。

FlexRAG的项目地址

• Github仓库：https://github.com/ictnlp/flexrag

FlexRAG的应用场景

• 开放域问答: 在面对复杂问题时，能够从知识库中检索相关信息并生成准确答案。
• 对话系统: 支持多轮对话，根据历史内容生成连贯回应。
• 文档摘要与生成: 提取关键信息，生成高质量文档摘要。
• 知识密集型任务: 在自然语言推理、文本分类等任务中提升模型性能。
• 多模态内容处理: 支持文本、图像、文档等多类型数据的集成处理。